sqoop导出到mysql和postgre语句模板

最新推荐文章于 2023-10-09 09:39:15 发布
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#hive #sqoop #mysql

本文提供将Hive数据高效地导出到MySQL和PostgreSQL的SQL语句模板，详细介绍了操作步骤，包括数据转换和导入过程。

将hive数据导出到MySQL

bin/sqoop export \
--connect "jdbc:mysql://IP:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8"  \
--username 用户名\
--password '密码' \
--table 表名\
--num-mappers 1 \  ##指定map个数 默认为1
--export-dir 'HDFS路径' \
--input-fields-terminated-by "\t" \
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初识Postgresql和Sqoop
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【Hadoop】关于Sqoop导出数据到postgresql时schema的设置问题
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说明 使用sqoop导出导入数据非常的方便，但是对于postgresql(简称PG库)时就碰到了一个问题，pg库是三层结构的database——schema——table。如果想导入到某一个模式下，那就需要指定模式才可以。但是sqoop如何指定pg库的模式？ 解决办法 碰到问题首先要看文档才对的。文档这里已经指出如何指定pg库的schema了。官方文档地址 文档已经说了，如果向指定schema需要...
sqoop(hive到pgsql)
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mysql转pgsql记录与遇到的问题总结
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1.选择要转的表---选择模型2.选择转出的模型3.点击【确定】后，导出表结构4.选择导出的路径。5.查看导出的表结构复制sql去pgsql里面就可以直接执行。这个导的是表结构。你可以打开表直接复制。6.手动将主键自增设置7.将数据导入到pgsql去除`转义字符，pg识别不了，重置数据库id自增序列的值。8.修改nacos的配置文件将数据库的连接从mysql修改为pgsql，修改项目中maven的xml文件，切换数据库连接池。
MySQL迁移到PostgreSQL操作指南
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将MySQL数据库数据转换为PGSQL数据库 近期实践了一下如何将MySQL的数据转换到PGSQL中 使用navicat15及以上版本的数据传输功能 首先选择工具中的数据传输功能 传输之前要在pgsql中建立一个接受数据的数据库，为了方便选择同名数据库 然后选择要传输的数据库 选择要传输的数据 因为MySQL转PGSQL是会由于语法不通出错，所以可以在选项中选择错误时继续 随后点击开始即可 记得记录下出错的表和错误内容 随后就可以看到表格已经添加到PGSQL中了 转移时遇到的问题 我遇到的大
sqoop导出 到mysql 一直运行
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### 问题分析与解决方法 在使用 Sqoop 导出数据到 MySQL 的过程中，如果任务长时间处于运行状态（卡住），可能是由于多种原因导致的。以下是可能的原因及解决方案： #### 1. 数据量过大 当导出的数据量非常大时，Sqoop 可能会因为内存不足或网络延迟而卡住。可以通过调整 `--num-mappers` 参数来优化性能[^1]。默认情况下，Sqoop 使用单个 mapper 来处理数据导出操作，这可能会导致性能瓶颈。 ```bash sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://172.16.xxx.xxx:3306/dbname?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \ --username root \ --password password \ --table target_table \ --export-dir /path/to/hdfs/data \ --num-mappers 4 ``` 通过增加 `--num-mappers` 的值，可以并行化导出过程，从而提高效率和减少卡住的可能性。 #### 2. 数据类型不匹配 如果 HDFS 中的数据格式与 MySQL 表中的字段定义不匹配，可能会导致任务卡住或失败。例如，某些字段的长度超出 MySQL 表中定义的长度限制，将引发 `DataTruncation` 异常[^2]。 解决方案是检查 HDFS 数据文件的内容，并确保其与目标 MySQL 表的字段类型一致。例如，对于字符串类型的字段，确保 HDFS 中的值不会超过 MySQL 表中定义的最大长度。 #### 3. JDBC 驱动版本不兼容 MySQL 的 JDBC 驱动版本可能与 MySQL 数据库版本不兼容，这可能导致连接问题或任务卡住。建议使用与 MySQL 版本匹配的最新 JDBC 驱动程序。 下载并替换正确的驱动程序后，重新运行 Sqoop 命令： ```bash export CLASSPATH=$CLASSPATH:/path/to/mysql-connector-java-x.x.x.jar ``` #### 4. 网络连接问题 如果 Sqoop 与 MySQL 数据库之间的网络连接不稳定，可能会导致任务卡住。可以通过以下方式排查： - 检查 MySQL 数据库的网络带宽和延迟。 - 在 Sqoop 客户端上测试与 MySQL 的连接是否正常： ```bash mysql -h 172.16.xxx.xxx -u root -p ``` #### 5. 日志分析 如果任务卡住，查看 Sqoop 和 MySQL 的日志文件可以帮助定位问题。通常，日志中会包含具体的错误信息或警告提示。 Sqoop 日志路径通常位于 `/var/log/sqoop/` 或 `$SQOOP_HOME/logs/` 中。MySQL 的错误日志路径可以通过以下命令查询： ```sql SHOW VARIABLES LIKE 'log_error'; ``` #### 6. MySQL 配置问题 MySQL 的配置参数可能会影响 Sqoop 导出任务的性能。例如，`innodb_buffer_pool_size`、`max_allowed_packet` 等参数设置不当可能会导致任务卡住。 调整 MySQL 配置文件（通常是 `my.cnf` 或 `my.ini`）中的相关参数： ```ini [mysqld] innodb_buffer_pool_size = 4G max_allowed_packet = 128M ``` 然后重启 MySQL 服务以应用更改。 --- ### 示例代码 以下是一个完整的 Sqoop 导出命令示例，结合了上述优化建议： ```bash sqoop export \ --connect "jdbc:mysql://172.16.xxx.xxx:3306/dbname?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8" \ --username root \ --password password \ --table target_table \ --export-dir /path/to/hdfs/data \ --input-fields-terminated-by ',' \ --num-mappers 4 ``` ---
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